Publication de données préservant la vie privée : Synthetic Data Generation
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Explore les principes de confidentialité par conception, la minimisation des données, la minimisation de la confiance et l'étude de cas de l'application SwissCovid.
Explore les risques liés à la protection de la vie privée dans la publication des données, les tentatives ratées de désidentification et l'utilisation de données synthétiques pour la protection de la vie privée.
Couvre les lois suisses sur la protection des données, y compris la loi fédérale sur la protection des données et les rôles définis dans la législation.
Explore l’importance de la vie privée dans les sociétés démocratiques et l’infrastructure de sécurité partagée entre les individus, l’industrie et les gouvernements.
Explore la nature multiforme de la vie privée, ses définitions, ses implications et ses cadres réglementaires, en se concentrant sur le phénomène du Web réel illustré par la politique de nom de Facebook.
Explore la sécurité de l'apprentissage automatique, y compris le vol de modèles, la modification des extrants, les conditions conflictuelles et les défis liés à la protection de la vie privée, soulignant l'importance de corriger les biais dans les modèles d'apprentissage automatique.
Se penche sur les aspects juridiques des appels d'offres en temps réel dans la publicité en ligne, en mettant l'accent sur les lois sur la protection des données, les défis de la gestion du consentement et les implications juridiques récentes.
Explore le cadre juridique suisse sur la protection des données, la vie privée, la cybercriminalité et le rôle du Commissaire fédéral à la protection des données.
Couvre la sphère de la protection de la vie privée, la protection des données, les risques d'abus de données, les lois et les cas de violation du monde réel.
Couvre les paradigmes de confidentialité, la collecte de données par les entreprises, les cadres juridiques, la confiance dans les fournisseurs de données et le débat sur la sécurité par rapport à la vie privée.
Introduit le Mécanisme de graduation K-Norm (KNG) pour obtenir une protection de la vie privée différentielle avec des exemples pratiques et des idées sur ses avantages par rapport aux mécanismes existants.
Explore les risques de collecte abusive de données, les protections telles que la confidentialité différentielle, le hashing et le chiffrement, et les techniques de protection des données.
Explore l'informatique en nuage, l'agrégation des données, les risques de sécurité, les défenses de la vie privée et les techniques de protection des données.
Explore les principes différentiels de protection de la vie privée et de protection de la vie privée par la conception afin d'assurer une protection de la vie privée centrée sur l'utilisateur.
Discute de l'importance de la vie privée, des mécanismes du marché dans les applications smartphone, du paradoxe de la vie privée et de l'impact du RGPD.
